Deskripsi
Twitter Data Scraping merupakan metode pengumpulan data yang menggunakan perangkat lunak atau alat otomatis untuk mengekstrak informasi dari platform media sosial Twitter. Dalam konteks riset ilmu sosial, metode ini memungkinkan para peneliti untuk mengumpulkan dan menganalisis data secara massal, seperti tweet, profil pengguna, dan tren topik tertentu. Data-data yang diambil melalui teknik ini dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola perilaku, sentimen publik, reaksi terhadap peristiwa sosial atau politik, serta interaksi antarindividu di lingkungan digital. Meskipun memiliki potensi besar dalam memberikan wawasan mendalam tentang dinamika sosial, penggunaan Twitter Data Scraping juga memerlukan pertimbangan etika dalam hal privasi dan hak cipta, serta keterbatasan teknis dalam mengatasi volume data yang besar dan kompleks. Dalam masterclass ini, partisipan akan mempelajari:
1. Pemahaman tentang Twitter dan pengumpulan data Data Scraping:
Memahami cara kerja Twitter, struktur data, dan elemen-elemen penting dalam sebuah tweet.
2. Pemrograman dan Bahasa Pemrograman:
Menguasai penggunaan script yang sudah di buat baik berupa Python, Nodes dan JavaScript yang banyak digunakan untuk melakukan data scraping.
3. Penanganan Data
Belajar cara Mengolah basic data JSON yang diterima
dari API Twitter. Memahami cara mengurai dan
menyimpan data JSON ke dalam format yang sesuai untuk analisis lebih lanjut
4. Data Cleaning dan Preprocessing
Mengolah data mentah dari Twitter menjadi format yang lebih terstruktur. Membersihkan data dari karakter khusus, duplikasi, atau informasi yang tidak relevan
5. Visualisasi Data:
Belajar cara membuat visualisasi yang menarik dari data Twitter yang telah diolah.
6. Praktek dan Eksperimen:
Melakukan Praktik dan eskperimen pengembilan data secara scraping. Menguji kode dan skrip scraping Anda secara berhati-hati sebelum digunakan dalam riset sebenarnya.
Profil partisipan
Materi ini menjadikan partisipan dapat menguasai keterampilan scraping data dari Twitter, partisipan dapat melaksanakan riset yang berkualitas tinggi dan memberikan wawasan berharga tentang dinamika opini publik di platform media sosial. partisipan juga berharap dapat memanfaatkan keterampilan ini di masa depan untuk proyek riset lainnya atau bahkan karirnya di dunia riset ilmu sosial.
Tujuan
Setelah mengikuti masterclass ini diharapkan partisipan mampu:
· Memahami dasar-dasar Twitter Data Scraping: menguasai konsep dasar scraping data dari Twitter, termasuk penggunaan API, autentikasi, dan parameter permintaan yang relevan.
· Pemrosesan dan Analisis Data: belajar bagaimana membersihkan dan memproses data mentah dari Twitter menjadi bentuk yang lebih terstruktur untuk analisis lebih lanjut.
· Penggunaan Alat Analisis menggunakan Pandas dan alat analisis data lainnya untuk menggali wawasan dari data yang telah diambil.
· Pemahaman Etika: memahami batasan etika dan hukum dalam pengumpulan data dari platform sosial seperti Twitter, serta bagaimana mengelola data dengan penuh tanggung jawab.
· Presentasi Hasil: belajar cara menyajikan hasil analisis dengan cara yang jelas dan efektif, termasuk pembuatan visualisasi data yang informatif.
Rancangan Jadwal
Sesi 1 (09.00-10.30): Memahami Twitter Data dan Scraping
· Definisi dan pengertian Twitter Data dan ScrapingData
· Bentuk Twitter Data
Jeda Pomodoro dan diskusi informal (10.30-11.00)
Sesi 2 (11.00-12.30): Memahami Teknik Pengambilan Data di Twitter
· Memahami Tools Scraping dan Keyword for Scraping
Ishoma (12.30-14.00)
Sesi 3 (14.00-15.30): Teknik Mencari Keyword sesuai Tema
· Branstorming Keyword dengan Tema yang di butuhkan
· Testing Keyword
· Pengolahan data dari JSON ke Excel
Jeda Pomodoro dan diskusi informal (15.30-16.00)
Sesi 4 (16.00-17.30): Praktik Data Scraping dan Pembersihan Data
· Persiapan Penggunaan Data
· Konsultasi